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法律學Python Pandas - 當多級索引的所有級別均為 NaN 時刪除值
若要刪除多級索引中值，當所有級別都是 NaN 時，請使用 multiIndex.dropna() 方法。使用值設定引數how all。
首先，匯入所需的庫 -
import pandas as pd import numpy as np
使用所有 NaN 值建立多級索引。names 引數設定索引中各級名稱 −
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]], names=['a', 'b'])
當所有級別在多級索引中為 NaN 時，刪除值。如果 dropna() 的“how”引數設定為“all”，則所有 NaN 值將被 dropna() 刪除 −
print("\nDropping the values when all levels are NaN...\n",multiIndex.dropna(how='all'))例項
程式碼如下 −
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a multi-index with all NaN values
# The names parameter sets the names for the levels in the index
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]],
names=['a', 'b'])
# display the multi-index
print("Multi-index...\n", multiIndex)
# Drop the value when all levels iareNaN in a Multi-index
# With all NaN values, the dropna() will drop all the values, if the
# "how" parameter of the dropna() is set "all"
print("\nDropping the values when all levels are NaN...\n",multiIndex.dropna(how='all'))輸出
將產生以下輸出 −
Multi-index... MultiIndex([(nan, nan),(nan, nan)],names=['a', 'b']) Dropping the values when all levels are NaN... MultiIndex([], names=['a', 'b'])
更新於： 13-Oct-2021
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